ハッシュ関数を用いたガウス過程回帰の高速化(ディジタル信号処理)
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概要
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ガウス過程回帰(GPR)は非線形回帰を容易に扱うことのできる手法であるが,サンプルサイズの増加に伴い計算コストが増大する.このため,データセットを分解し,局所的に計算したGPRの推定結果を用いるLocal GPRなどの高速化手法が提案されている.しかし,Local GPRではローカルモデルを統合する過程が,単なる重み付き和となっており,分割前の確率モデルとは異なるモデルとなっている.本論文ではLocality-Sensitive HashingとProduct of Expertsの考え方を用い,GPRの高速な計算手法を提案する.提案手法を関数近似課題に適用し,計算コスト削減の効果を確かめ,実ロボットの動力学モデルの推定課題で性能の評価を行った.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2014-03-01
著者
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石黒 浩
大阪大学大学院基礎工学研究科
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石黒 浩
大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻
-
中村 泰
大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻
-
中村 泰
大阪大学大学院基礎工学研究科
-
岡留 有哉
大阪大学大学院基礎工学研究科システム創成専攻
-
石黒 浩
大阪大学大学院 基礎工学研究科
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